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Individualizada predicción de resultados de glucosa en sangre mediante análisis de datos composicionales

Autores: Cabrera, Alvis; Estremera, Ernesto; Beneyto, Aleix; Biagi, Lyvia; Contreras, Iván; Martín-Fernández, Josep Antoni; Vehí, Josep

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Individualizada predicción de resultados de glucosa en sangre mediante análisis de datos composicionales


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Modelo de regresión lineal individualizado
Glucosa en sangre
Diabetes tipo 1
Estado glucémico
Sensibilidad

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 41

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Este documento presenta un modelo de regresión lineal múltiple individualizado basado en datos composicionales donde se predicen la media y el coeficiente de variación de la glucosa en sangre en individuos con diabetes tipo 1 a largo plazo (2 y 4 h). A partir de estas predicciones, estimamos los valores mínimos y máximos de glucosa para proporcionar un estado glucémico futuro. La metodología propuesta ha sido validada utilizando un conjunto de datos de 226 pacientes adultos reales con diabetes tipo 1 (Reemplazar BG (NCT02258373)). Los resultados obtenidos muestran una precisión equilibrada y una sensibilidad medianas de más del 90% y 80%, respectivamente. Se ha implementado y validado un sistema de información para actualizar a los pacientes sobre su estado glucémico y los riesgos asociados para las próximas horas.

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